基于改进卡尔曼滤波算法的行人航向角估计

基于惯性导航的行人航位推算是一种针对未知环境行人定位的常用方法，然而传感器自身的惯性漂移、噪声特性不确定、动力学模型不准确等因素，会导致航位推算时行人航向角估计精度不高的问题，从而造成行人定位精度的降低。针对上述问题，提出了一种多渐消因子强跟踪H∞平方根容积卡尔曼滤波（MSTHSCKF）融合算法。其中H∞思想保证在极端噪声下最小化误差，增强系统鲁棒性，多渐消因子能够避免系统在模型不确定情况下精度的降低，平方根思想确保了协方差矩阵的对称性和半正定性。实验结果表明，与现有滤波算法相比，MSTHSCKF估计的行人航向角具有更高的精度、稳定性和鲁棒性，能够确保更高的行人定位精度。     

AA7075-T6 Ⅰ-Ⅱ复合疲劳裂纹扩展研究北大核心CSCD

通过AA7075-T6铝合金在不同加载角度下的Ⅰ-Ⅱ复合高周疲劳裂纹扩展试验,利用FRANC3D中M-积分计算了复合型裂纹尖端的等效应力强度因子幅值,结合七点递增多项式对数据处理,得出了复合疲劳裂纹扩展速率曲线,分析了复合疲劳性能,并探讨了复合裂纹扩展的路径及断口特性。结果给出了纯Ⅰ型疲劳裂纹扩展速率曲线在稳定扩展阶段的Paris公式的参数;并表明:Ⅰ型疲劳裂纹扩展寿命最长,复合疲劳裂纹扩展寿命都有不同程度的减少;复合疲劳裂纹开裂方向的数值分析及实验结果与理论吻合;复合疲劳断口表现为脆性断裂。     

基于并行遗传算法的高轨卫星导航选星方法

高轨航天器自主导航能力在北斗三号卫星导航系统建成后得到了增强，但是也带来了部分时刻可见星数量冗余的问题。为降低运算量以保证服务的实时性，提出一种利用多种群并行遗传算法(PGA)进行快速选择当前最优可见星组合的方法。该方法将加权精度因子(WDOP)作为适应度评判标准，利用粗粒度式并行划分成的多个子种群进行搜索加速，并通过变异因子差异化设置与子种群间的信息交流来提高搜索能力。对多个典型高轨环境下7颗及以上选星任务的仿真测试表明，基于PGA的选星方法解相比遍历法所求最优解绝对误差平均值小于0.1，相对误差最大不超过1%。仿真结果表明，在典型高轨环境F1接收机利用四系统组合导航时，所提方法可以有效地快速、准确完成指定卫星数的选星任务。     

基于可变遗忘因子的渐消记忆变分贝叶斯自适应滤波算法

针对全球卫星导航系统/捷联惯性导航系统（GNSS/SINS）组合导航中GNSS信号易受干扰，造成量测噪声突变的问题，提出一种基于可变遗忘因子的渐消记忆变分贝叶斯自适应Kalman滤波（VBAKF）算法。针对自适应滤波中突变噪声难以准确探测，构建基于初值的噪声突变检验准则；为解决自适应滤波估计突变噪声的拖尾现象，将变分贝叶斯自适应滤波的超参数传递结构转化为协方差阵修正结构，通过构造可变遗忘因子函数动态调节自适应滤波中的遗忘因子。仿真和实测数据表明：所提算法可在GNSS/SINS噪声突变时快速估计量测噪声，提高组合导航精度。     

某机身壁板结构环向裂纹扩展分析与试验对比

对于机身加筋壁板结构,获取较为准确的应力强度因子是进行裂纹扩展分析的基础,其核心工作是计算结构的几何因子。本文结合T.Swift提出的机身加筋壁板结构几何因子计算方法,编制了相关分析工具,计算获得某机身壁板结构环向裂纹几何因子,将计算结果与采用有限元法计算获得的几何因子进行对比。最后,将几何因子输入Nasgro软件进行裂纹扩展寿命分析,与试验结果进行对比,吻合较好。该方法计算效率高,可节省大量计算时间,具有较强的工程应用价值。     

三种钻头钻削CFRP的制孔损伤对比

采用二刃双锋角钻头、三刃双锋角钻头和圆弧形钻头在不同加工参数下钻削CFRP,对比分析了孔入出口质量(入口损伤、毛刺和出口撕裂),并采用毛刺存在角度来衡量毛刺的多少。结果表明:随着进给量的增大毛刺存在的角度(范围)α先减小后增大;综合考虑孔入口和出口质量(毛刺和撕裂因子),三刃双锋角钻头最适合钻CFRP。     

基于双参数断裂准则的剩余强度预测

双参数断裂准则为一种估算结构剩余强度的简单方法,然而原始推导过程应用了一些假设。为了给出更严谨的证明,从Neuber公式出发严格推导双参数断裂准则公式。用试样的初始裂纹长度代替临界裂纹尺寸,以简化该准则。运用简化的双参数断裂准则估算M(T)、C(T)试样以及复杂结构(三孔拉伸试样)的剩余强度。结果表明:运用简化的双参数断裂准则估算M(T)、C(T)试样的剩余强度时,估算误差在7%以内;运用简化的双参数断裂准则估算复杂结构(三孔拉伸试样)的剩余强度时候,估算误差在5%,说明双参数断裂准则可以用于加筋壁板剩余强度的预测。     

面向量化分块压缩感知的区域层次化预测编码

在量化分块压缩感知的预测编码中，低参考价值的候选者将导致较差的率失真性能。为了高效地降低编码失真，提出了一种基于螺旋逐块扫描的区域层次化预测编码方法。在以同一采样率进行观测后，各块按由内向外的扫描次序进行预测与量化。当前观测矢量从上下文感知候选集中选取与之具有最小误差的反量化矢量，作为其预测矢量；根据层次相关性，所有块被划分到3种区域之一，通过块编码模型为不同区域设定自适应的质量因子，关键区域被赋予较大的质量因子。与现有的预测编码方法相比，所提方法综合利用了矢量之间的空域相关性和层次相关性，实验结果获得了至少0.12 dB的率失真增益。      

基于传力路径的飞机加强框结构优化方法研究

在飞机结构设计中,主传力构件的轻量化设计十分关键.通过引入结构承载因子,对加强框结构的传力路径进行量化,得到加强框结构最佳的传力路径.相对于传统的结构尺寸优化设计方法,提出的基于承载因子的传力路径优化方法仅需要考虑结构外形和载荷对结构承载的影响,不必考虑结构细节尺寸大小,因此,该方法具有高度的概括性和综合性.同时,通过...     

鲁棒Kalman滤波及其在水下组合导航中的应用

在水下捷联惯导(SINS)/多普勒计程仪(DVL)组合导航系统中,当外部辅助信息受到野值等非高斯噪声污染时,选取调节因子γ为固定值将会降低基于Huber方法的鲁棒Kalman滤波(HRKF)算法的精度和鲁棒性。针对此问题,提出了一种基于马氏距离(MD)算法的调节因子自适应的鲁棒Kalman滤波(HRAKF)算法。首先利用MD算法对正常/异常的观测量进行辨识;进而建立γk递推关系式,并根据量测噪声特性对γ值进行实时调整;最后利用γk求取Huber权函数,并对量测噪声阵进行修正。选取8000s船载实测数据,分别利用Kalman滤波(KF)、HRKF及HRAKF算法进行水下组合导航半物理仿真试验。试验结果初步表明:在观测量受到野值或混合高斯分布噪声污染时,相较于KF和HRKF,HRAKF可实现更高精度、更加稳定的组合导航。